【kmeans】

2017年06月12 - k-means主算法def kmeans(dataSet, k): numSamples = dataSet.shape[0] # 第一列存这个样本点属于哪个簇 # 第二列存这个样本点和样本中心

2016年09月07 - 特点就是事先不确定类别。这其中最经典的算法就是KMeans算法，这是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中

2015年05月15 - 这一部分属于无监督学习的内容，无监督学习内容主要包括：Kmeans聚类算法、高斯混合模型及EM算法、Factor Analysis、PCA、ICA等。本文是Kmeans聚类算法、高斯混合模型

2016年12月30 - 决上面的问题，出现了二分KMeans算法，有兴趣的读者，可以自行寻找相关的资料，本文不做详细介绍SVD算法介绍特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法，但是它只是对方阵而言的，在现实的世界中，我们看到

2015年04月17 - 前言 Mahout是基于Hadoop用于机器学习的程序开发框架，Mahout封装了3大类的机器学习算法，其中包括聚类算法。Kmeans是我们经常会提到的聚类算法之一，特别是处理未知数

2016年06月11 - kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点

2014年01月04 - 聚类算法之Kmeans （Java实现）资源出处：http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details

2018年04月22 - K-mean执行步骤 1，根据参数选择聚心的数量如果分成两类，那么会随机分配两个聚心的位置，并根据聚心的位置给它分配一些点下图红蓝X就是两个聚心 2.计算分配的这些点，距离自己聚心的

2018年03月16 - 因为实验中要用到聚类效果的对比，没有时间自己来实现算法，所以Kmeans就用到了sklearn中的Kmeans类，FCM用到了skfuzzy.cmeans。几个概念

2016年04月12 - 结果。 (kmeans <- kmeans(na.omit(df), 3)) # 显示K-均值聚类

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